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regionprops

イメージ領域のプロパティの計測

説明

统计= regionprops(BW,特性)はバイナリ イメージBWにある各 8 連結要素 (オブジェクト) の一連のプロパティの測定値を返します。regionpropsは,领域不连続领域で使用でき(詳細を参照)。

メモ

3次元イメージ値を返すに,,regionprops3を使用することを検討してください。regionprops3次元次元受け入れることができます,,,regionprops3regionpropsよりも多くの 3 次元イメージの統計を計算します。

すべての構文において、特性引数を指定しない場合、regionprops'区域'“质心”、および“边界箱”の測定値を返します。

统计= regionprops(CC,特性)は、BWConnCompによって返される体であるCC内の各連結要素 (オブジェクト) の一連のプロパティを測定します。

统计= regionprops(L,特性)は、ラベル イメージLにあるラベル领域一连のプロパティ测定します。

统计= regionprops(___,I,特性)は、イメージIにある各ラベル付き領域について特性で指定される一連のプロパティの測定値を返します。regionpropsへの最初の入力 (BWCCまたはL) は、Iにある領域を識別します。

统计= regionprops(output,___)は一连の测定を返しますここ,,,outputは戻りの型指定します。regionpropsは測定値をstruct配列またはtableで返すことができ。

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バイナリイメージワークスペースに。。

BW = imread('text.png');

regionpropsを使用してイメージ内の連結要素の重心を計算します。関数regionpropsは重心を構造体配列で返します。

s = regionprops(bw,“质心”);

重心のx座标とy座标をを列のに格纳ます。。

centroids = cat(1,s.Centroid);

重心の位置を重ね合わせたバイナリ イメージを表示します。

imshow(BW) holdplot(centroids(:,1),centroids(:,2),'B*') holdoff

图包含一个轴。轴包含2个类型图像的对象。

イメージ内の円形オブジェクトの中心と半径を推定し、この情報を使用して円をイメージ上にプロットします。この例では、regionpropsは測定した領域プロパティを table で返します。

イメージをスペースに読み取り。。

a = imread('circlesBrightDark.png');

入力イメージバイナリイメージ変换します。

bw = a < 100; imshow(bw) title('Image with Circles')

图包含一个轴。The axes with title Image with Circles contains an object of type image.

イメージ内の領域のプロパティを計算し,データをテーブルで返します。

统计= regionprops('桌子',BW,“质心”,...'MajorAxisLength',“次要长度”)
统计=4×3桌质心大量次数次要长度____________________________________________________ 256.5 256.5 834.46 834.46 834.46 300 120 81.759 81.759 330.47 369.83 369.83 111.78 110.36 110.36 450 240 240 101.72 101.72 101.72 101.72

円の中心と半径を取得します。

centers = stats.Centroid; diameters = mean([stats.MajorAxisLength stats.MinorAxisLength],2); radii = diameters/2;

円をプロットします。

holdviscircles(centers,radii); holdoff

图包含一个轴。The axes with title Image with Circles contains 3 objects of type line, image.

入力引数

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逻辑配列配列配列として指定し。。。。。。。

データ型:logical

連結要素。BWConnCompによって返さ构造体指定します。

データ型:struct

ラベルイメージ次いずれかして指定します。

  • 任意のの数値配列。0とラベル付けされたピクセルは背景です。1とラベルさたピクセルはは番目番目のを构成,,22番目ピクセルははは番目オブジェクトをするといういうように,次々次々にオブジェクトオブジェクト构成しregionpropsは負の値のピクセルを背景として扱い、整数でない入力ピクセルを丸めます。数値ラベル イメージは、分水岭labelmatrixなどの付け关数取得できます。

  • 分类配列。各カテゴリが異なる領域に対応します。

データ型:单身的|双倍的|int8|int16|INT32|UINT8|UINT16|UINT32|分类

測定のタイプ。string スカラーもしくは文字ベクトルのコンマ区切りリスト、string スカラーもしくは文字ベクトルの cell 配列、または'all'もしくは'基本的'のいずれとして指定。。

  • 'all'を指定する,regionpropsはすべての形状測定値を計算し、グレースケール イメージを指定した場合は、ピクセル値の測定値も計算します。

  • '基本的'を指定する,regionprops'区域'“质心”および“边界箱”の測定値のみを計算します。

以下の表に、形状測定を提供するすべてのプロパティを示します。ピクセル値測定の表プロパティはグレースケールイメージをするのみのみ有效です。

形状測定

プロパティ名 説明 n次元サポート gpuサポート コード生成
'区域'

領域内の実際のピクセル数。スカラーとして返されます (この値は、ピクセル パターンの重み付け方法が異なるBwareaによって返される値とわずかに異なる可能性があります)。

3次元领域相当するを见つけるに,,regionprops3のプロパティ'体积'を使用し。

あり あり あり
“边界箱”

领域含むのの位置とサイズ。。(2*q)列列列のベクトルとしてののののののののののののの个个个の要素,各にたのサイズですたとえば,値が[5.5 8.5 11 14]の2次元境界ボックスは、ボックスの左上隅の (x,y) 座標が (5.5, 8.5)、ボックスの水平方向の幅が 11 ピクセル、ボックスの垂直方向の高さが 14 ピクセルであることを示します。

あり あり あり
“质心”

领域の重心。1行Q列のとして返され。。Centroidの最初の要素は、重心の水平座標 (またはx座標) です。2 番目の要素は、垂直座標 (またはy座標) です。Centroid不连续的」「は次元,は,次元ののなります「「「「「」」」」」」」」」の重心ととと境界境界境界ボックスボックスボックスををを示し示しててていいいは重心です。

あり あり あり
'圆'

オブジェクトの丸さ。フィールドをもつ struct として返されます。この struct には、入力イメージにある各オブジェクトの真円度値が含まれます。真円度値は(4*区域*pi)/(周长2)としてさ。真円の场合,度値度値は度値度値度値度値ははは,ラベルラベル行列行列行列またはまたは连続领域领域持つ持つバイナリバイナリバイナリでなければなりなりませregionpropsは予期しない結果を返します。

メモ

3 x 3の形非常にオブジェクトの,,の使用は推奨されません。そのような場合、真円に対する真円度値を超える結果になる可能性があります。

2次元のみ なし あり
'ConvexArea' “凸图”内のピクセル数スカラーとして返さ。。 2次元のみ なし なし
'convexhull' 領域を含むことができる最小の凸多角形。p 行 2 列の行列として返されます。行列の各行には、多角形の 1 頂点のx座标とy座标がれてい。。 2次元のみ なし なし
“凸图” 凸包内のピクセルがすべて塗りつぶされた状態 (に设定)のを指定イメージ。バイナリ(logical)として返さ。は,のボックスのサイズ。凸包の境界がが通过するピクセル,,regionprops罗普利と同じロジックを使用して、ピクセルが凸包の内側にあるか外側にあるかを判断します。 2次元のみ なし なし
'Eccentricity' 領域と同じ 2 次モーメントを持つ楕円の離心率。スカラーとして返されます。離心率とは、楕円の焦点間の距離と長軸の長さの割合です。この値は 0 ~ 1 になります (0 と 1 は変性した場合です。実際には、離心率が 0 の楕円は円で、離心率が 1 の楕円は線分です)。 2次元のみ あり あり
'EquivDiameter' 領域と同じ面積を持つ円の直径。スカラーとして返されます。sqrt(4*Area/pi)と同様に計算します。 2次元のみ あり あり
'EulerNumber' 内の数からそれらのにある穴の数を引いた数数。。。。スカラースカラーとしてとしてとして返されれますます。。この2regionpropsは 8 連結性を使用して、オイラー数 (オイラー標数とも呼ばれる) を計算します。詳細については、ピクセルの连结性を参照しください。 2次元のみ なし あり
'Extent' 境界ボックスピクセルに対する内数割合。として返されます。。境界ボックスのの领域で除算除算Areaとして计算さます。 2次元のみ あり あり
'Extrema'

領域の極値点。8 行 2 列の行列として返されます。行列の各行には、1 点のx座标とy座标がれてい。。ベクトルの形式は[top-left top-right right-top right-bottom bottom-right bottom-left left-bottom left-top]です。この図は、2 つの異なる領域の極値を示しています。左側の領域では、各極値点は別々になります。右側の領域では、特定の極値点 (左上方left-topなど)はは。。

2次元のみ あり あり
“ fillarea” 填充图内のピクセル数スカラーとして返さ。。 あり なし あり
'FilledImage'

領域の境界ボックスと同じサイズのバイナリ イメージ。バイナリ (logical)配列としてれ。図に示すに,,ピクセルはのが涂りつぶされた対応してい。。

あり なし あり
'Image' 領域の境界ボックスと同じサイズのバイナリ イメージ。バイナリ (logical) 配列として返されます。ピクセルは領域に対応しており、他のすべてのピクセルはoffです。 あり あり あり
'MajorAxisLength' 領域と同じ正規化された 2 次中心モーメントを持つ楕円の長軸の長さ (ピクセル単位)。スカラーとして返されます。 2次元のみ あり あり
'MaxFeretProperties'

最大フェレ径相対,および座标値をフェレ。。のフィールドフィールド含む含む含む含む含むとしてとしてとしてとしてとして

フィールド 説明
MaxFeretDiameter 最大フェレ径を凸包の対跖に任意任意ののつつの境界点间の最大最大距离としてとしてますれ
maxferetangle イメージのに対する最大レ径の角度。
MaxFeretCoordinates 最大フェレ径の端点座標。

入力はイメージ,要素,または行列。。。

2次元のみ なし なし
'MinFeretProperties'

最小フェレ径、その相対角度、および座標値を含むフェレ プロパティ。以下のフィールドを含む struct として返されます。

フィールド 説明
MinFeretDiameter 最小。を囲む凸包のにある任意ののののつつの境界点间间の最小最小距离として测定测定测定
Minferetangle イメージの横軸に対する最小フェレ径の角度。
MinferetCoordinates 最小フェレ径の端点座標。

入力はイメージ,要素,または行列。。。

2次元のみ なし なし
“次要长度” 領域と同じ正規化された 2 次中心モーメントを持つ楕円の短軸の長さ (ピクセル単位)。スカラーとして返されます。 2次元のみ あり あり
'方向'

x軸と、領域と同じ 2 次モーメントを持つ楕円の長軸との角度。スカラーとして返されます。この値の単位は度で、範囲は -90 ~ 90 度になります。この図は、楕円の軸と方向を示しています。図の左側は、イメージ領域とその対応する楕円を示しています。右側は同じ楕円を示し、青の実線で軸を表しています。赤い点は焦点で、方向は水平の点線と長軸の角度になります。

2次元のみ あり あり
'周长'

领域のの长。として返されます。regionpropsは、領域の境界の周りで隣接するピクセルの組の距離を計算することによって、周囲を計算します。イメージに不連続領域が含まれている場合、regionpropsは予期结果返し。次図,オブジェクトのの周囲の计算に含まれるれるピクセルピクセルを示してて

2次元のみ なし あり
“ Pixelidxlist” 领域内ピクセル线形。。要素要素として返され。。 あり あり あり
'PixelList' 领域内ピクセルの。p行p行p行Q列のとしてれます行列の各行は[X Y Z ...]の形式で、領域内の 1 ピクセルの座標を指定します。 あり あり あり
'Solidity' 领域内ある凸包ピクセルの比率スカラー返さ返されます。区域/凸と同様に計算します。 2次元のみ なし なし
“ subarayidx” オブジェクト境界の内侧にあるLの要素。L(idx{:})が要素を抽出するようなインデックスを含んでいる cell 配列として返されます。 あり あり なし

以下の表に示すピクセル値測定プロパティは、グレースケール イメージIを指定场合のみ有效。。

ピクセル値測定

プロパティ名 説明 n次元サポート gpuサポート コード生成
'MaxIntensity' 领域内のを持つピクセルのスカラーとして返され。。 あり あり あり
'MeanIntensity' 领域内すべて値の平均。として返されます。 あり あり あり
'MinIntensity' 領域内で最小の強度を持つピクセルの値。スカラーとして返されます。 あり あり あり
“ PixelValues” 領域内のピクセル数。p 行 1 列のベクトルで返されます。ここで、p は領域内のピクセル数です。ベクトルの各要素には、領域内のピクセルの値が含まれています。 あり あり あり
“加重中心剂” 位置と強度値に基づく領域の中心。座標の p 行Q列のとして返され。。加权中心の最初の要素は、重み付き重心の水平座標 (またはx座標) です。2 番目の要素は、垂直座標 (またはy座標) です。加权中心の他のすべての要素は、次元の順序になります。 あり あり あり

データ型:char|细绳|cell

测定するイメージ。グレースケール イメージとして指定します。イメージのサイズはバイナリ イメージBW,连结要素构造体CCまたはラベルイメージLのサイズと一致しなければなりません。

データ型:单身的|双倍的|int8|int16|INT32|INT64|UINT8|UINT16|UINT32

戻り値型。のいずれか値指定指定ますます。

説明
'struct' BWCC.NumObjectsまたは最大限度(L(:))のオブジェクトと长が构造体配列をます。构造体体配列のの,,,特性で指定されているように、各領域のさまざまなプロパティを示します。
'桌子'

BWCC.NumObjectsまたは最大限度(L(:))のオブジェクトの数と高さ (行数) が等しいtableを返し。(列)はは特性で指定れ各领域のさまざまプロパティを示します。

データ型:char|细绳

出力引数

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测定値の配列またはとしてれます。の构造体体の数数またはテーブルテーブルの,BWCC.NumObjectsまたは最大(L(:))のオブジェクトの数と等しくなります。各構造体のフィールドまたは各行の変数は、特性でさた各领域计算さプロパティをます。入力イメージががイメージイメージイメージLの場合、统计は追加フィールドまたは変数と'LabelName'プロパティを含みます。

詳細

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连続领域と连続领域

連続領域は、"オブジェクト""連結要素"、または“ブロブ”ともます。领域を含んいるイメージイメージイメージLは,ようにされることあり。。。

1 1 0 2 2 0 3 3 1 1 0 2 2 0 3 3

1にLの要素最初の领域または连结要素属します。。。にL2番目,番目番目连结に属します以下同様です。。

不連続領域は、複数の連結要素を含んでいる可能性のある領域です。不連続領域を含んでいるラベル イメージは、次のように表示されることがあります。

1 1 0 1 1 0 2 2 1 1 0 1 1 0 2 2 2
1にL2つのははつの要素含んでいるの不连続领域に属しますます2Lの要素は、1 つの連結要素である 2 番目の領域に属します。

ヒント

  • 関数ISMEMBERは、特定の条件を満たすオブジェクトまたは領域のみを含んでいるバイナリ イメージの作成に役立ちます。たとえば、次のコマンドでは、面積が 80 より大きく、かつ離心率が 0.8 未満の領域のみを含んでいるバイナリ イメージが作成されます。

    cc = bwconncomp(bw);stats = regionprops(cc,'区域','Eccentricity');idx = find([stats.area]> 80&[stats.centricity] <0.8);bw2 = ismember(labelmatrix(cc),idx);
  • 既定の連結性は 2 次元イメージでは 8 連結、それより高次元では最大連結です。既定以外の連結性を指定するには、BWConnCompを使用して連結要素を作成し、その結果をregionpropsに渡します。

  • regionpropsは,测定计算に中间を利用し。したがって,,最も高速高速なのregionpropsを 1 回呼び出すだけで目的の計測をすべて計算することです。

  • ほとんどの測定の計算には、短い時間しかかかりません。ただし、以下の測定にはLの領域数によっては長い時間がかかる場合もあります。

    • 'convexhull'

    • “凸图”

    • 'ConvexArea'

    • 'FilledImage'

拡张机能

R2006a より前に導入